Slc16a13-KO 基因敲除小鼠

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产品名称

Slc16a13-KO 基因敲除小鼠

产品编号

S-KO-13022

品系全称

C57BL/6JCya-Slc16a13em1/Cya

品系背景

C57BL/6JCya

品系编号

KOCMP-69309-Slc16a13-B6J-VA

品系状态

使用本品系发表的文献需注明: Slc16a13-KO 基因敲除小鼠 mice (Strain S-KO-13022) were purchased from Cyagen.
交付类型
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性别
基因型
数量

基本信息

基因研究概述

质控标准

基因
基因全称
solute carrier family 16 (monocarboxylic acid transporters), member 13
基因别称
1700007D07Rik
染色体号
Chr 11 (Mouse)
转录本 ID
NCBI: NM_172371 | Ensembl: ENSMUST00000060010
修饰方式
全身性基因敲除
靶向范围
Exon 1~4
敲除长度
~3.3 kb
品系说明
该品系是基于策略设计时的数据库信息制作而成,建议您在购买前查询最新的数据库和相关文献,以获取最准确的表型信息。
表型提示
MGI:1916559Homozygous knockout increases hepatic mitochondrial respiration, improving liver insulin sensitivity and preventing hepatic fat accumulation when fed high-fat diet.
SLC16A13,也称为单羧酸转运蛋白13(MCT13),是单羧酸转运蛋白家族SLC16的一员,编码位于细胞膜上的单羧酸转运蛋白。单羧酸转运蛋白在细胞内外单羧酸的转运中发挥关键作用,包括乳酸、丙酮酸等。这些单羧酸在能量代谢、细胞信号传导和细胞内pH平衡中发挥重要作用。SLC16A13在肝脏和十二指肠中表达,其功能涉及单羧酸的转运、能量代谢和胰岛素敏感性调节[3]。SLC16A13的功能研究揭示了其在多种疾病中的重要作用,包括糖尿病、非酒精性脂肪肝和癌症等。

SLC16A13在糖尿病的发生发展中发挥着重要作用。研究表明,SLC16A13的基因变异与2型糖尿病的发病风险相关。在一项研究中,研究人员发现SLC16A13的基因敲除小鼠在高脂肪饮食条件下,肝脏脂质积累减少,胰岛素敏感性提高,从而减轻了非酒精性脂肪肝的发生。这一发现揭示了SLC16A13在糖尿病和脂肪肝发病机制中的重要作用,并为其作为治疗靶点提供了理论依据[1]。此外,一项针对中国人群的研究发现,SLC16A13基因的rs312457位点的基因型与2型糖尿病的发生风险相关,携带风险等位基因的个体患糖尿病的风险更高[2]。

SLC16A13在癌症的发生发展中也有着重要的功能。研究发现,SLC16A13在胃癌细胞中表达下调,抑制其表达可以显著增加细胞凋亡和死亡,表明SLC16A13可能作为胃癌治疗的潜在靶点[4]。此外,一项针对口腔鳞状细胞癌的研究发现,SLC16A13在转移性亚克隆细胞中表达上调,表明其在口腔癌的转移过程中可能发挥重要作用[5]。在胰腺癌中,SLC16A13的表达水平与患者的预后相关,SLC16A13的高表达与不良预后相关,表明SLC16A13可能作为胰腺癌的预后标志物[6]。

SLC16A13还与其他生物学过程相关。研究表明,SLC16A13在肠道中具有转运寡肽的功能,影响肠道对寡肽的吸收,从而影响血糖控制[3]。此外,SLC16A13在鱼类中与鱼子酱产量、颜色和体重等经济性状相关,为其遗传改良提供了潜在的靶点[7]。在牦牛中,SLC16A13的表达水平与肉中脂肪酸的含量相关,揭示了SLC16A13在脂肪酸代谢中的作用[8]。

综上所述,SLC16A13是一种重要的单羧酸转运蛋白,参与细胞内外单羧酸的转运、能量代谢和胰岛素敏感性调节。SLC16A13在糖尿病、非酒精性脂肪肝和癌症等疾病的发生发展中发挥着重要作用,并与其他生物学过程相关。SLC16A13的研究有助于深入理解其在疾病发生机制中的作用,为疾病的治疗和预防提供新的思路和策略。

参考文献:
1. Schumann, Tina, König, Jörg, von Loeffelholz, Christian, Hamilton, Bradford S, Birkenfeld, Andreas L. 2021. Deletion of the diabetes candidate gene Slc16a13 in mice attenuates diet-induced ectopic lipid accumulation and insulin resistance. In Communications biology, 4, 826. doi:10.1038/s42003-021-02279-8. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34211098/
2. Zheng, Hui, Pu, Suying, Zhang, Yu, Fan, Yujuan, Yang, Jialin. 2021. The Association between the rs312457 Genotype of the SLC16a13 Gene and Diabetes Mellitus in a Chinese Population. In Computational and mathematical methods in medicine, 2021, 9918055. doi:10.1155/2021/9918055. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34257700/
3. Higuchi, Kei, Kunieda, Misato, Sugiyama, Koki, Kishimoto, Hisanao, Inoue, Katsuhisa. 2023. Monocarboxylate Transporter 13 (MCT13/SLC16A13) Functions as a Novel Plasma Membrane Oligopeptide Transporter. In Nutrients, 15, . doi:10.3390/nu15163527. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37630718/
4. Zavarpour, Samira, Zarredar, Habib, Pedram, Negar, Ansarin, Atefeh, Raeisi, Mortaza. 2024. Decreased SLC16A13 Expression Level Can Increase Apoptosis in KATO2 Cell Line, A Promising Biomarker. In Asian Pacific journal of cancer prevention : APJCP, 25, 1953-1958. doi:10.31557/APJCP.2024.25.6.1953. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38918656/
5. Adachi, Mitsutaka, Mizuno-Kamiya, Masako, Takayama, Eiji, Yamazaki, Yutaka, Kondoh, Nobuo. 2017. Gene expression analyses associated with malignant phenotypes of metastatic sub-clones derived from a mouse oral squamous cell carcinoma Sq-1979 cell line. In Oncology letters, 15, 3350-3356. doi:10.3892/ol.2017.7648. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29435078/
6. Yu, Shan, Wu, Yanshuang, Li, Chunlong, Lei, Lei, Tai, Sheng. 2020. Comprehensive analysis of the SLC16A gene family in pancreatic cancer via integrated bioinformatics. In Scientific reports, 10, 7315. doi:10.1038/s41598-020-64356-y. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32355273/
7. Song, Hailiang, Dong, Tian, Wang, Wei, Bai, Song, Hu, Hongxia. 2024. GWAS Enhances Genomic Prediction Accuracy of Caviar Yield, Caviar Color and Body Weight Traits in Sturgeons Using Whole-Genome Sequencing Data. In International journal of molecular sciences, 25, . doi:10.3390/ijms25179756. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39273703/
8. Xiong, Lin, Pei, Jie, Wang, Xingdong, Guo, Xian, Yan, Ping. 2022. Lipidomics and Transcriptome Reveal the Effects of Feeding Systems on Fatty Acids in Yak's Meat. In Foods (Basel, Switzerland), 11, . doi:10.3390/foods11172582. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36076769/